Machine Learning expert — scikit-learn, XGBoost et modèles d'ensemble

📖 À propos de ce cours

Maîtrisez le machine learning supervisé en production grâce à ce cours expert axé sur scikit-learn, XGBoost et les meilleures pratiques industrielles. Ce programme prépare les data scientists et ML engineers à la certification **TensorFlow Developer Certificate** (Google) et au **DP-100 Microsoft Azure Data Scientist Associate** en couvrant l'ensemble du cycle de vie d'un modèle : du prototypage à la mise en production.

👥 Pour qui ?

Ce cours s'adresse aux data scientists, ingénieurs ML, analystes data et développeurs Python ayant déjà des bases en statistique descriptive et programmation Python (Pandas, NumPy). Une familiarité avec Jupyter / Google Colab est attendue. Aucun prérequis en deep learning n'est nécessaire — le module 2 traite ce sujet.

🎯 Ce que vous allez apprendre

Au terme du parcours, vous saurez construire des **pipelines scikit-learn** propres et reproductibles, entraîner et tuner **XGBoost, LightGBM et CatBoost** avec early stopping et SHAP, gérer le **déséquilibre de classes** par SMOTE et class_weight, recalibrer les probabilités via **Platt scaling**, sérialiser des modèles (joblib, ONNX), déployer en production avec **FastAPI + Docker**, monitorer la dérive (data drift, concept drift) et appliquer les principes MLOps (CI/CD pour ML, registry MLflow).

📝 Structure de l'examen

L'examen comprend 25 questions de mi-parcours (examen blanc) et 50 questions sur l'examen final, format QCM, seuil 70 %, simulant l'épreuve théorique du **TensorFlow Developer Certificate** côté ML classique. Les questions s'appuient sur la documentation officielle scikit-learn.org, xgboost.readthedocs.io et les compétitions Kaggle de référence.

⏱ Durée et organisation

La durée estimée est de **70 heures** (4 200 minutes), réparties sur 8 à 10 semaines à raison de 7 h par semaine. Le format alterne théorie (40 %), code pratique en Jupyter (45 %) et exercices Kaggle (15 %). Chaque leçon contient des snippets Python prêts à exécuter, des tableaux comparatifs de modèles et hyperparamètres, et des cas concrets issus de Kaggle Titanic, House Prices et Credit Card Fraud. Sources principales : scikit-learn.org, xgboost.readthedocs.io, "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow" (Aurélien Géron, O'Reilly 3e éd. 2022), Kaggle Learn.

📚 Programme du cours (7 leçons)

1

Leçon 1 — Pipelines ML scikit-learn : feature engineering et preprocessing

▶ Lecon ⏱ 60 min

▶ Aperçu gratuit
2

Leçon 2 — Modèles supervisés : régression, classification, SVM, Random Forest, Gradient Boosting

▶ Lecon ⏱ 60 min

🔒 S'inscrire pour accéder
3

Leçon 3 — XGBoost, LightGBM, CatBoost : hyperparameters, GPU et SHAP

▶ Lecon ⏱ 60 min

🔒 S'inscrire pour accéder
4

Leçon 4 — Cross-validation, métriques, déséquilibre et recalibration de probabilités

▶ Lecon ⏱ 60 min

🔒 S'inscrire pour accéder
5

Leçon 5 — Production ML : sérialisation, A/B testing, monitoring drift et MLOps

▶ Lecon ⏱ 60 min

🔒 S'inscrire pour accéder
55

Examen blanc — Machine Learning expert (25 questions)

▶ Examen ⏱ 30 min

🔒 S'inscrire pour accéder
155

Examen final — Machine Learning expert (50 questions)

▶ Examen ⏱ 60 min

🔒 S'inscrire pour accéder

🎓 Quiz disponibles (2)

🎯

Examen blanc — Machine Learning expert (25 questions)

📝 25 questions ⏱ 30 min 🎯 Seuil 70% ⭐ 50 XP

🔒 S'inscrire pour accéder
🎯

Examen final — Machine Learning expert (50 questions)

📝 50 questions ⏱ 60 min 🎯 Seuil 70% ⭐ 100 XP

🔒 S'inscrire pour accéder

📚 Voir tous les quiz du catalogue →

🎯 Ce que vous allez apprendre

Maîtriser les fondamentaux de ce module en suivant un parcours structuré
Mettre en pratique avec des exercices et études de cas concrets
Évaluer votre progression grâce aux quiz interactifs
Obtenir un certificat de complétion à la fin du parcours
Bénéficier du support de la communauté ITAG

📋 Prérequis

Curiosité et envie d'apprendre
Aucun prérequis technique particulier
Connexion internet (cours accessibles depuis tout appareil)

À partir de

8 000 FCFA / 1 mois

Standard Tech — 1 spécialité Cameroun

📅 Réserver maintenant → ▶ Aperçu gratuit (1ère leçon) 📋 Voir tous les plans détaillés

🎯 Tester l'examen blanc associé →

✓ Accès illimité 24/7
✓ Compatible mobile, tablette, ordinateur
✓ Certificat de complétion ITAG
✓ Support par email & communauté
✓ Paiement Mobile Money sécurisé

Machine Learning expert — scikit-learn, XGBoost et modèles d'ensemble

📖 À propos de ce cours

👥 Pour qui ?

🎯 Ce que vous allez apprendre

📝 Structure de l'examen

⏱ Durée et organisation

📚 Programme du cours (7 leçons)

🎓 Quiz disponibles (2)

🎯 Ce que vous allez apprendre

📋 Prérequis

🎯 Simulations Examens associées

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📖 À propos de ce cours

👥 Pour qui ?

🎯 Ce que vous allez apprendre

📝 Structure de l'examen

⏱ Durée et organisation

📚 Programme du cours (7 leçons)

🎓 Quiz disponibles (2)

🎯 Ce que vous allez apprendre

📋 Prérequis

🎯 Simulations Examens associées

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